

import pandas as pd

"""
数据加载与导出
"""
# 从CSV文件加载
# df = pd.read_csv('data.csv')
# # 从Excel加载
# df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# # 从URL加载
# df = pd.read_csv('https://example.com/data.csv')
# # 从SQL数据库
# # from sqlalchemy import create_engine
# engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
# df = pd.read_sql('SELECT * FROM table', engine)
# # 从JSON
# df = pd.read_json('data.json')

"""

"""
# 保存为CSV
# df.to_csv('output.csv', index=False)
#
# # 保存为Excel
# df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Data')
#
# # 保存为JSON
# df.to_json('output.json')
#
# # 保存到数据库
# df.to_sql('table_name', engine, if_exists='replace')

df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/'
                 'machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

# 查看前n行
df.head(5)     # 默认5行
df.tail(3)      # 最后3行

# 查看基本信息
df.info()       # 数据类型、内存使用等
df.describe()   # 数值列的统计摘要

# 查看形状
df.shape        # (行数, 列数)

# 查看索引
df.index

# 查看列名
df.columns

# 查看数据类型
df.dtypes